Автоматизация проектирования систем цифровой обработки сигнала на основе интегрированной среды имитационного моделирования и оптимизации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, доктор технических наук Савинков, Андрей Юрьевич

• Савинков, Андрей Юрьевич
• доктор технических наук
• 2006

Оглавление диссертации доктор технических наук Савинков, Андрей Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

1 ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛА.

1.1 Система цифровой обработки сигнала как объект автоматизированного проектирования.

1.2 Анализ средств автоматизированного проектирования СЦОС и требования к совершенствованию информационного, математического и программного обеспечения.

1.3 Цель и задачи исследования.

2 СТРУКТУРИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО, МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЦОС.

2.1 Маршрут проектирования СЦОС.

2.2 Характеристика инвариантных и предметно-ориентированных средств автоматизированного проектирования.

2.3 Построение библиотечной структуры информационного, математического и программного обеспечения.

2.4 Использование внешних вычислительных модулей на процессорах цифровой обработки сигналов и ПЛИС для ускорения моделирования.

2.5 Принципы использования имитационного моделирования и оптимизации в качестве базовых процедур анализа и синтеза.

3 ФОРМИРОВАНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СРЕДЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ЦОС В СИСТЕМЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ.

3.1 Требования к программному обеспечению имитационного моделирования в рамках интегрированной среды.

3.2 Визуализация и экспресс-анализ результатов имитационного моделирования в рамках интегрированной среды отладки и верификации.

3.3 Отладка и верификация алгоритмов цифровой обработки сигнала и программ моделирования в рамках интегрированной среды отладки и верификации.

3.4 Организация распределенных вычислений и планирование загрузки компьютеров в рамках интегрированной среды имитационного моделирования и оптимизации.

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО f ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СРЕДЫ

ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И

ОПТИМИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ЦОС.

4.1 Синхронизация и планирование событий в имитационной модели.

4.2 Инструмент многомерной численной оптимизации в составе программного обеспечения интегрированной среды автоматизированного проектирования.

4.3 Оптимизация разрядности представления данных в системах цифровой обработки сигнала.

4.4 Операторная запись в арифметических выражениях с шаблонами матриц.

4.5 Имитационное моделирование каналов распространения радиосигнала.

4.6 Имитационное моделирование компонентов управления системой связи и всей системы связи в целом.

5 АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ, ПРЕДЛОЖЕННЫХ В ДИССЕРТАЦИИ, ПРИ

ПРОМЫШЛЕННЫХ РАЗРАБОТКАХ СЦОС.

5.1 Анализ промышленного маршрута проектирования.

5.2 Анализ эффективности предложенных средств автоматизации проектирования при промышленных разработках систем цифровой обработки сигнала.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация проектирования систем цифровой обработки сигнала на основе интегрированной среды имитационного моделирования и оптимизации»

Актуальность проблемы. В настоящее время технология цифровой -обработки сигнала [98, 31] является одной из наиболее востребованных технологий для широкого прикладного применения и при этом одной из наиболее молодых среди всех технологий, имеющих широкое практическое применение. Цифровая обработка сигнала (ЦОС) применяется для решения задач радиолокации, навигации, телекоммуникации, гидролокации, обработки изображения и звука в различной аппаратуре специального и общегражданского назначения, в медицинской технике, в профессиональной и бытовой аудио-видео технике, в фотографии, в биометрии.

Столь широкое распространение технологии цифровой обработки сигнала объясняется рядом присущих ей преимуществ: стабильность параметров и отсутствие их изменения вследствие старения, не требуется регулировка, обеспечивается высокая повторяемость параметров от экземпляра к экземпляру, гарантируется неизменность параметров при изменении температуры и напряжения питания в достаточно широких пределах, предоставляется возможность модификации алгоритмов обработки сигнала в эксплуатируемой аппаратуре путем простой замены программы, предоставляется возможность применения алгоритмов обработки, не реализуемых в аналоговой технике, обеспечиваются более высокие параметры при меньшей стоимости, по сравнению с аналоговой техникой.

Предпосылки для появления технологии цифровой обработки сигнала зародились в тридцатые годы двадцатого века, когда была сформулирована и доказана теорема отсчетов Котельникова [75], которая обосновывала возможность представления непрерывных аналоговых сигналов последовательностью отсчетов мгновенных значений этих сигналов, взятых достаточно часто. Уже в конце 40-х годов двадцатого века, с появлением первых ЭВМ, технология цифровой обработки сигнала была применена для решения практических задач, пока еще не в реальном масштабе времени.

Современные принципы построения систем цифровой обработки сигнала были определены в 70-е - 80-е годы двадцатого века при выполнении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по разработке военных радиолокационных и гидроакустических систем. В рамках этих работ был предложен принцип конвейерной организации вычислений, найдены быстрые алгоритмы цифровой обработки сигнала, такие как быстрое преобразование Фурье, быстрое преобразование Уолша и др., разработаны принципы синтеза и реализации цифровых фильтров.

На этом этапе существенный вклад в развитие технологии цифровой обработки сигнала внесли советские ученые, выполнившие ряд передовых по тому времени разработок, таких как специализированный процессор цифровой обработки сигналов СПФ СМ [152], совместно разработанный институтом электронных управляющих машин и институтом радиоэлектроники АН СССР в 1983 году, и использованный для обработки сигнала и построения радиолокационных изображений поверхности Венеры.

Основным результатом НИР и ОКР 70-х - 80-х годов двадцатого века, определившим дальнейшее развитие технологии цифровой обработки сигнала, стало появление цифровых процессоров обработки сигнала - сигнальных процессоров [87, 149]. Сигнальные процессоры реализуются на тех же самых принципах и технологиях, что и обычные универсальные цифровые процессоры, но за счет оптимальной организации набора команд и специализированной конвейерной обработки обеспечивают повышенную производительность при решении вычислительных задач, характерных для цифровой обработки сигнала.

Первыми широко распространенными сигнальными процессорами в середине 80-х годов двадцатого века стали процессор mPD7720 корпорации NEC (отечественный аналог - М1827ВЕЗ) и процессор TMS32010 компаниями Texas Instruments, который стал первым сигнальным процессором, получившим относительно широкое распространение в России (его аналог выпускался под названием 1867ВМ1) [177]. Затем в короткое время появилось множество сигнальных процессоров, разработанных компаниями Analog Devices, AT&T, Motorola, Philips и рядом других компаний.

В девяностые годы двадцатого века появился новый класс приборов для реализации систем цифровой обработки сигнала - интегральные схемы с программируемой структурой (ПЛИС - программируемая логическая интегральная схема) [78, 156], в которых программа определяет не алгоритм работы, а внутреннюю архитектуру - схему соединений между отдельными логическими элементами на кристалле. Технология ПЛИС позволяет реализовать в перепрограммируемой интегральной схеме оптимальную топологию для решения конкретной задачи, при этом может быть достигнута более высокая производительность, чем в сигнальном процессоре с соизмеримой тактовой частотой, за счет более эффективной схемотехнической реализации, оптимизированной под конкретную задачу, а также за счет возможности выполнения параллельных вычислений.

Кроме того, возможности современного полупроводникового производства позволяют быстро и относительно недорого разработать и запустить в производство специализированную большую интегральную схему -СБИС, реализующую конкретные алгоритмы обработки сигнала и за счет аппаратной схемотехнической реализации этих алгоритмов обеспечивающую минимальное энергопотребление и габариты при максимальной производительности.

Возможности современной техники цифровой обработки сигнала чрезвычайно велики. Производительность цифровых процессоров обработки сигнала достигает десятков миллиардов операций в секунду, количество элементов ПЛИС может превышать миллион, объем памяти в системах цифровой обработки сигнала может достигать нескольких гигабайт. С использованием современных аппаратных платформ цифровой обработки сигнала можно реализовать в реальном масштабе времени весьма сложные алгоритмы обработки сигнала.

При этом быстро развивается не только аппаратура, но и методы проектирования систем цифровой обработки сигнала. Так, если в системах проектирования СБИС и ПЛИС первых поколений применялся схемотехнический ввод, предусматривающий ручное определение их топологии, современные системы автоматического проектирования могут автоматически синтезировать топологию ПЛИС и СБИС на основе описания алгоритма их работы на языке высокого уровня. Первые поколения сигнальных процессоров программировались на языке Ассемблера, в то время как для современных сигнальных процессоров существуют оптимизирующие компиляторы с языков С и С++, причем уровень автоматической оптимизации исполняемого кода зачастую превосходит возможности ручной оптимизации, выполняемой программистом. Таким образом, задача проектирования программно-аппаратной платформы для системы цифровой обработки сигнала постепенно становится типовой инженерной задачей, имеющей универсальное решение, а также инструменты и формальные правила для автоматизированного получения этого решения.

В этой связи, ввиду наличия развитых средств автоматизации проектирования программно-аппаратных платформ цифровой обработки сигнала, основная сложность при проектировании системы цифровой обработки сигнала переносится на этап проектирования алгоритмов, особенно если учитывать постоянный рост сложности алгоритмов обработки, связанный с ростом вычислительных возможностей аппаратных платформ.

При этом решение задач проектирования алгоритмического обеспечения для систем цифровой обработки сигнала все еще остается недостаточно автоматизированным, и получение решения требует сосредоточения усилий большой команды разработчиков, включающей математиков, радиофизиков, радиоинженеров, программистов, специалистов в области математической статистики.

В то же время, многие задачи этапа проектирования алгоритмического обеспечения системы цифровой обработки сигнала, такие как отладка и верификация программ моделирования, выполнение статистического моделирования, анализ результатов, визуализация выборок сигнала и ряд других задач могут быть эффективно автоматизированы за счет применения специального программного обеспечения.

Имеющиеся средства автоматизации проектирования алгоритмического обеспечения систем цифровой обработки сигнала, такие как Matlab, Simulink, Mathcad, SigLib не вполне отвечают требованиям, предъявляемым к системе автоматизированного проектирования алгоритмов цифровой обработки сигнала, прежде всего, по следующим причинам:

• низкая производительность вычислений, ограничивающая объем статистического моделирования;

• ввиду универсальности существующего программного обеспечения автоматизации проектирования алгоритмов цифровой обработки сигнала и его ориентации на решение широкого круга задач, предоставляемое библиотечное обеспечение для моделирования часто оказывается недостаточно полным для решения задач конкретной предметной области;

• в большинстве случаев оказывается невозможным прямое использование фрагментов кода программ моделирования при разработке встроенного программного обеспечения системы цифровой обработки сигнала.

Таким образом, в условиях постоянного усложнения алгоритмического обеспечения систем цифровой обработки сигнала и при отсутствии существующих средств автоматизации проектирования алгоритмов цифровой обработки сигнала, полностью удовлетворяющих разработчиков таких систем, создание новых систем автоматизации проектирования алгоформирование процедур анализа системных параметров при разработке системы связи с использованием оптимизированных алгоритмов ЦОС; анализ эффективности применения средств САПР для промышленных разработок СЦОС.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы теоретические основы автоматизации проектирования, методы экспертных оценок, математической статистики, имитационного статистического моделирования, численные методы оптимизации, методы объектно-ориентированного проектирования и программирование на языке С++.

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: маршрут проектирования СЦОС, обеспечивающий структуризация этапов разработки алгоритмов ЦОС и их трансформацию в проектные процедуры анализа и синтеза на основе статистического имитационного моделирования; структура программно-методического комплекса САПР СЦОС, позволяющая интегрировать компоненты информационного, математического и программного обеспечения в рамках структурированной системы инвариантных и предметно-ориентированных библиотек анализа и синтеза; процедура динамической синхронизации и планирования событий в дискретной событийно-ориентированной имитационной модели, отличающийся включением в алгоритмическую схему объектов - часов модельного времени; способ повышения производительности процедур автоматизированного проектирования СЦОС, отличающийся характером использования внешних аппаратных вычислительных модулей на сигнальных процессорах или ПЛИС, подключаемых к программно-техническому САПР; комплекс алгоритмов интегрированной среды имитационного моделирования и оптимизации, обеспечивающий реализацию инвариантных функций отладки и верификации программ моделирования на основе объекта - отладочная точка, визуализацию тестовых выборок сигнала, полученных из контрольных точек программы моделирования, и их предварительный статистический анализ, организацию распределенных вычислений в локальной компьютерной сети при выполнении имитационного статистического моделирования, автоматическую оптимизацию разрядности представления данных при целочисленных вычислениях в СЦОС; процедура оптимального проектирования алгоритмов ЦОС, отличающаяся способом интеграции в среду имитационного моделирования комплекса алгоритмов многомерной численной оптимизации и объектно-ориентированных проектных операций синтеза; процедура анализа системных параметров при разработке системы связи с использованием оптимизированных алгоритмов ЦОС, отличающаяся приемами повышения скорости автоматизированного моделирования за счет замены в интегрированной среде имитационной модели низкоуровневых алгоритмов обработки сигнала аналитическими моделями.

Практическая ценность и результаты внедрения. Практическая ценность полученных результатов состоит в следующем: разработан набор специализированных библиотек на языке С++, применение которых при разработке программ имитационного статистического моделирования позволяет существенно сократить сроки и трудоемкость разработки программ, их отладки и верификации, снизить риск наличия необнаруженных ошибок в программах, в частности: библиотека динамической синхронизации и планирования событий в программах дискретного событийно-ориентированного имитационного моделирования, библиотека матричных вычислений с поддержкой операторной записи в арифметических выражениях с матрицами, библиотека прямой численной оптимизации с универсальным программным интерфейсом, библиотека имитационного моделирования многолучевых и дисперсионных каналов распространения, универсальная графическая библиотека для отображения двумерных графиков; разработан программный инструмент в составе клиента и сервера с графическим интерфейсом пользователя для отладки и верификации программ моделирования на основе объекта - отладочная точка; разработан программный инструмент в составе клиента и сервера с графическим интерфейсом пользователя для визуализации тестовых выборок сигнала, полученных из контрольных точек программы моделирования и их предварительного статистического анализа; разработан программный инструмент в составе клиента и сервера с графическим интерфейсом пользователя для организации распределенных вычислений в локальной компьютерной сети при выполнении имитационного статистического моделирования; разработан программный инструмент в составе клиента и сервера с графическим интерфейсом пользователя для автоматической оптимизации разрядности представления данных при целочисленных вычислениях в системах цифровой обработки сигнала.

Результаты диссертации использованы при выполнении различных НИР и ОКР в ОАО "Концерн "Созвездие", ЗАО "Заря В", ЗАО "Заря К", ЗАО "Кодофон", а также в учебном процессе ВГТУ по специальности 230104 - "Системы автоматизации проектирования", о чем имеются соответствующие акты.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: Всероссийская научно-техническая конференция "Направления развития систем и средств радиосвязи" (Воронеж, 1995), Всероссийская научно-техническая конференция "Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация" (Воронеж, 1997), Международная научно-техническая конференция "Радиолокация, навигация, связь" (Воронеж, 1999), Международная конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применение" (Москва, 1999), Международная конференция "Беспроводные системы телекоммуникаций" (Воронеж, 2000), Международная конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применение" (Москва, 2000), Международная научно-техническая конференция "Радиолокация, навигация, связь" (Воронеж, 2003), Всероссийская научно-техническая конференция "Информационные технологии" (Воронеж, 2005), Международная конференция "European Conference on Wireless Technology" (Париж, 2005), Международная конференция "IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Communications" (Берлин, 2005), Международная конференция "IEEE Vehicular Technology Conference" (Стокгольм, 2005), Международная научно-техническая конференция "Радиолокация, навигация, связь" (Воронеж, 2006).

Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 60 печатных работах, среди которых одна монография, 15 статей в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ и 12 свидетельств об официальной регистрации программы, выданных Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. В работах [1,8, 34-37

46, 59, 60, 66-68, 79, 99, 114, 115, 118-120, 132-134, 151, 154, 159, 186-188] рассматриваются различные аспекты проектирования и имитационного моделирования алгоритмов ЦОС, в работах [22, 38, 62, 110, 160, 161] анализируются принципы организации и тенденции развития цифровых телекоммуникационных систем, основные функции и цели ЦОС при их реализации, в работах [123-131] описываются принципы построения компонентов имитационных моделей, методики моделирования и общие принципы построения интегрированной среды моделирования и оптимизации алгоритмов ЦОС, в работах [92, 204-206] рассматриваются методы моделирования и оптимизации телекоммуникационных систем и методы анализа системных параметров при разработке системы связи с использованием оптимизированных алгоритмов ЦОС, в свидетельствах об официальной регистрации программы [71, 105, 135-144] приведена программная реализация основных программных инструментов и библиотек из состава интегрированной среды имитационного моделирования и оптимизации алгоритмов ЦОС.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка из 234 наименований и приложения из актов внедрения результатов работы. Основная часть работы изложена на 228 страницах, содержит 1 таблицу и 71 рисунок.

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Савинков, Андрей Юрьевич

Основные результаты, полученные в диссертации, состоят в следующем:

1. Показано, что в силу слабой зависимости маршрута проектирования алгоритмов ЦОС от назначения и особенностей реализации этих алгоритмов, можно получить универсальное решение для автоматизации процесса проектирования алгоритмического обеспечения ЦОС.

2. Разработан набор объектно-ориентированных библиотек для поддержки моделирования ЦОС, включая библиотеку визуализации для отображения на экране компьютера тестовых выборок сигнала или результатов их обработки (виртуальный осциллограф, виртуальный спектроанали-затор), библиотеку вспомогательных средств моделирования (поддержка сценариев моделирования и автоматическая генерация отчетов для автоматизации процесса моделирования), библиотеку численных методов (численное интегрирование, интерполяция, решение уравнений), библиотеку синхронизации для динамической синхронизации модели и планирования событий, матричную библиотеку, статистическую библиотеку (регрессия, оценивание параметров выборок, проверка статистических гипотез, генерация псевдослучайных последовательностей с заданными статистическими характеристиками), библиотеку ЦОС (цифровая фильтрация, модуляция-демодуляция, кодирование-декодирование, БПФ и др.), библиотеку инструментов многомерной численной оптимизации, библиотеку отладки и верификации алгоритмов ЦОС, предметно ориентированные библиотеки для распространенных телекоммуникационных стандартов.

3. Предложена концепция построения и реализована интегрированная среда моделирования и оптимизации алгоритмов ЦОС.

4. Разработан и реализован в составе интегрированной среды моделирования и оптимизации отладочный интерфейс, позволяющий в процессе моделирования получать для анализа выборки сигнала из имитационной модели или передавать в моделируемый алгоритм внешние данные без вмешательства в программный код, реализующий данный алгоритм.

5. Разработан и реализован в составе интегрированной среды моделирования и оптимизации модуль визуализации и статистического анализа тестовых выборок сигнала, использующий отладочный интерфейс для получения тестовых выборок.

6. Разработана и реализована в составе интегрированной среды моделирования и оптимизации система распределенных вычислений, обеспечивающая возможность использования в ходе моделирования вычислительных ресурсов всех ПК в рамках локальной сети с автоматической балансировкой их загрузки.

7. Предложено и реализовано в составе интегрированной среды моделирования и оптимизации подключение к ПК для ускорения вычислений внешних вычислительных модулей на быстродействующих сигнальных процессорах или ПЛИС, использование которых позволяет существенно повысить производительность имитационных моделей.

8. Разработано и реализовано в составе интегрированной среды моделирования и оптимизации программное обеспечение для автоматической оптимизации разрядности представления данных в системе ЦОС по компромиссному критерию сложность - качество обработки.

9. Предложен метод имитационного моделирования телекоммуникационных систем, обеспечивающий получение оценок системных параметров (пропускная способность сети, средняя задержка пакета, вероятность обслуживания и др.) с минимальными вычислительными затратами.

10.Для поддержки синхронизации и планирования событий в программах динамического, дискретно-событийного, имитационного моделирования разработан универсальный программный объект - часы моделирования, инкапсулирующий всю функциональность по планированию событий, включая динамическое изменение расписания событий во время моделирования. Наличие такого объекта позволяет существенно упростить разработку программ моделирования и избежать ошибок, связанных с нарушением синхронизации имитационной модели, пропуском событий или ошибочным генерированием лишних событий.

11. Предложена методика имитационного моделирования дисперсионных и нестационарных каналов распространения сигнала.

12. Показано, что применение средств автоматизации проектирования, предлагаемых в диссертации, позволяет сократить общую трудоемкость проекта по разработке системы цифровой обработки сигнала и сократить сроки проектирования до 30 процентов.

заключение

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Савинков, Андрей Юрьевич, 2006 год

1. Алгоритмы квазикогерентного приема фазоманипулированных сигналов в канале с быстрым федингом. / А.В. Гармонов, Ю.Е. Карпит-ский, В.Б. Манелис, А,Ю. Савинков // Цифровая Обработка Сигналов. М. 2001. №3. С. 2-8.

2. Александреску А. Современное проектирование на С++. Обобщенное программирование и прикладные шаблоны проектирования. М., СПб., Киев: Вильяме, 2002. 326 с.

3. Алексеев Е.Р., Чеснокова О.В. Mathcad 12. М.: НТ Пресс, 2005.352 с.

4. Алберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. М.: Наука, 1977. 223 с.

5. Антее Г. Программные планы Intel. // Computerworld. М. 2003.11.

6. Антонью А. Цифровые фильтры: анализ и проектирование. М.: Радио и связь, 1983. 320 с.

7. Ахмед Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. / Пер., с англ. Т.Э. Кренкеля / под ред. И.Б. Фоменко. М.: Связь, 1980. 248 с.

8. Ашихмин А.В., Савинков А.Ю. Алгоритмы синтеза, анализа и функционирования вибраторных антенных решеток, предназначенных для аппаратуры радиопеленгации. // Системы управления и информационные технологии. Воронеж. 2005. № 5. С. 85-90.

9. Баженова И. Ю. С++ & Visual Studio .NET. Самоучитель программиста. М.: Кудиц-Образ, 2003. 448 с.

10. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988. 128 с.

11. Бартеньев О.В. Современный FORTRAN, изд. 3-е. М.: Диалог-МИФИ, 2000. 448 с.

12. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высшая школа, 2003.462с.

13. Батищев Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования. М.: Советское радио, 1975. 215 с.

14. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования. Учебное пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1984. 248 с.

15. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Изд. Воронежского государственного университета, 1997.416 с.

16. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.Г. Численные методы. 8-е изд. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000. 624 с.

17. Бибило П.Н. Система проектирования интегральных схем на основе языка VHDL. StateCAD, ModelSim, LeonardoSpectrum. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. 384 с.

18. Бибило П.Н. Основы языка VHDL. Изд. 2. М.: СОЛОН-Пресс, 2000. 200 с.

19. Бидасюк Ю. М. Mathsoft MathCAD 12. Самоучитель. М.: Вильяме, 2006. 224 с.

20. Блэйхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989.448 с.

21. Боресков А.В. Расширения OpenGL. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2005.688 с.

22. Борисов В.И., Гармонов А.В., Савинков А.Ю. Сравнительный анализ радиоинтерфейсов систем подвижной связи 3-го поколения. // Мобильные системы. М. 1999. № 7. С. 21-25.

23. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. Пер. с англ. М/. Бином, СПб.: Невский Диалект, 1998. 560 с.

24. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Советское радио, 1971. 326 с.

25. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры. / Под ред. Т.С. Ханга. / Пер с англ. под ред. Л.П. Ярославского. М.: Радио и Связь, 1984. 224 с.

26. Васильченко В.В. Программирование Windows- приложений на языке Fortran. Элементы управления и графика Windows. М.: Диалог-МИФИ, 2006. 400 с.

27. Вахалия Ю. UNIX изнутри. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2003. 844с.

28. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высшая школа,1999.576 с.

29. Вержбицкий, В.М. Основы численных методов: учебник для вузов. М.: Высш. шк., 2002. 840 с.

30. Вермишев Ю.Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем. М.: Радио и связь, 1982. 152 с.

31. Витязев В.В. Цифровая обработка сигналов; ретроспектива и современное состояние // Электросвязь. М. 1997. № 6.

32. Вычислительные методы выбора оптимальных проектных решений / Михалевич B.C., Шор Н.З., Галустова J1.A. и др. Киев: Наукова думка, 1977.178 с.

33. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические методы автоматизированного проектирования. Учебное пособие для втузов. М.: Высшая школа, 1989. 184 с.

34. Гармонов А.В., Савинков А.Ю., Карпитский Ю.Е. Итеративный квазикогерентный многолучевой прием с линейной регрессией. // Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 1999. Т.1. С. 546-550.

35. Гармонов А.В., Савинков А.Ю., Филатов А.Г. Применение пространственной селекции с целью повышения емкости систем связи с кодовым разделением каналов. // Направления развития систем и средств радиосвязи: тез. докл. ВНТК. Воронеж, 1995. С. 37.

36. Гармонов А.В., Савинков А.Ю., Филин С.А. Автономная система синхронизации базовых станций системы связи на основе технологии CDMA: средства передачи сигналов точного времени. // Беспроводные системы телекоммуникаций: МНТК. Воронеж, 2000. С. 12-20.

37. Гармонов А.В., Савинков А.Ю. Обзор физического уровня и уровня управления доступом к передающей среде в сотовых системах связи четвертого поколения. // Информационные технологии: ВНТК. Воронеж, 2005. С. 21-35.

38. Гольденберг J1.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и Связь, 1985. 312 с.

39. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.1072 с.

40. Горелик A.M. Средства поддержки параллельности в языках программирования. // Открытые системы. М. 1995. № 2.

41. Горнаков С.Г. DirectX 9. Уроки программирования на С++. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2004. 400 с.

42. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде Matlab. СПб.: Питер, 2000. 432 с.

43. Гурский Д., Турбина Е. Вычисления в MATHCAD 12. СПб.: Питер, 2006. 544 с.

44. Гуткин JI.C. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. М.: Советское радио, 1975. 367 с.

45. Две схемы горизонтального хэндовера для WiMAX сети. / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, С.Н. Моисеев, С.А. Филин, М.С. Кондаков // Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 2006. Т. 2. С. 963-970.

46. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. / Пер с англ. М., СПб., Киев: Вильяме, 2000. 848 с.

47. Деммель Дж. Вычислительная линейная алгебра. Теория и приложения. М.: Мир, 2001.403 с.

48. Джонс А., Оланд Дж. Программирование в сетях Microsoft Windows. Мастер-класс. СПб.: Питер, 2002. 608 с.

49. Джонсон Б., Скибо К., Янг М. Основы Microsoft Visual Studio .NET 2003. M.: Русская Редакция, 2003.464 с.

50. Джосьютис Н. С++Стандартная библиотека. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2004.730 с.

51. Донец A.M., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Автоматизированный анализ и оптимизация конструкций и технологий РЭА. М.: Радио и связь, 1983.

52. Дьяконов В.П., Круглов В.В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. 448 с.

53. Дьяков В., Абраменкова И. Matlab. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. 608 с.

54. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7.0 + Simulink 5/6 в математике и моделировании. М.: Солон-Пресс, 2005. 576 с.

55. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Обработка сигналов и проектирование фильтров. М.: Солон-Пресс, 2005. 576 с.

56. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1971.327 с.

57. Ермолаев В.Т., Маврычев Е.А., Флаксман А.Г. Эффективность адаптивной модуляции в MIMO-системах с собственными каналами. // Труды 7-й научн. конф. по радиофизике. Нижний Новгород, 2003. С. 191192.

58. Жданов А.Э., Савинков А.Ю. Анализ построения схемы турбо-кодирования. //Радиолокация, навигация, связь МНТК. Воронеж, 1999. С. 1631-1639.

59. Итеративный алгоритм демодуляции сигнала при многокодовой передаче. / В.Б. Манелис, А.Ю. Савинков, А.И. Сергиенко, Е.В. Гончаров // Беспроводные системы телекоммуникаций: МНТК. Воронеж, 2000. С. 115118.

60. Калиткин Н.Н. Численные методы. М.: Наука, 1978. 512 с.

61. Карпитский Ю.Е., Савинков А.Ю. Сравнение OFDM и DS-CDMA при их использовании в прямом канале сотовых систем связи. // Беспроводные системы телекоммуникаций: МНТК. Воронеж, 2000. С. 4652.

62. Карпов Ю. Теория и технология программирования. Основы построения трансляторов. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2004. 272 с.

63. Каюков И. В., Манелис В. Б., Квазикогерентный прием многолучевого сигнала с прерывистым пилот-сигналом в мобильных системах связи // Цифровая обработка сигналов. М. 2003. № 1. С. 11-16.

64. Каюков И. В., Манелис В.Б. Оценка канала в мобильных системах связи OFDM // Мобильные системы. М. 2005. № 10. С. 20-24.

65. Каюков И.В., Манелис В.Б., Савинков А.Ю. Алгоритм формирования диаграммы направленности адаптивной антенной решетки в обратном канале сотовой системы связи. // Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 2003. С. 1904-1910.

66. Каюков И.В., Манелис В.Б., Савинков А.Ю. Алгоритм формирования диаграммы направленности адаптивной антенной решетки в прямом канале сотовой системы связи. // Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 2003. С. 1899-1903.

67. Квазикогерентный прием фазоманипулированных сигналов в канале с быстрым федингом / А.В. Гармонов, Ю.Е. Карпитский, В.Б. Манелис, А.Ю. Савинков // Цифровая Обработка сигналов и ее применение: МНТК.М. 2000. С. 123-127.

68. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. 3-е изд. СПб.: Питер, Киев: Издательская группа BHV, 2004. 847 с.

69. Керниган Б.У., Ритчи Д.М. Язык программирования С. М.: Вильяме, 2005. 304 с.

70. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.

71. Косткин М.Д., Лохов А.Л. Комплексное проектирование FPGA/ASIC с помощью пакета FPGA Advantage. Часть 2. ModelSim. // Информационные технологии. М. 2002. № 11. С. 45-48.

72. Костомаров Д.П., Фаворский А.П. Вводные лекции по численным методам. Учеб. пособие. М.: Логос, 2004.184 с.

73. Крейнделин В.Б., Панкратов Д.Ю. Линейные алгоритмы многопользовательского детектирования. // Электросвязь. М. 2002. № 11. С. 3133.

74. Круглински Д.Д., Уингоу С., Шеферд Дж. Программирование на Microsoft Visual С++. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2003. 864 с.

75. Кузелин М.О., Кнышев Д.А., Зотов В.Ю. Современные семейства ПЛИС фирмы Xilinx. Справочное пособие. М.: Горячая линия Телеком, 2004. 440 с.

76. Лавлинский А.А., Прибытков Ю.Н., Савинков А.Ю. Построение MESH сети с распределенным управлением передачи на основе стандарта IEEE 802.16. И Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 2006. Т. 2. С. 981-990.

77. Лазарев 10. Моделирование процессов и систем в MATLAB. Учебный курс. СПб.: Питер, 2004. 512 с.

78. Лафоре Р. Объектно-ориентированное программирование в С++. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2005. 928 с.

79. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1989. 656 с.

80. Ли У.К. Техника подвижных систем связи. / Пер. с англ. В.Н. Талызин / Под ред. И.М. Пышкина. М.: Радио и Связь, 1985. 392 с.

81. Магда Ю.С. Администрирование UNIX. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 800 с.

82. Макаров Е.Г. Инженерные расчеты в Mathcad. СПб.: Питер, 2004. 448 с.

83. Макклеллан Дж.Х., Рейдер Ч.М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов. М.: Радио и Связь, 1983. 264 с.

84. Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. М.: Микроарт, 1996. 144 с.

85. Мейер Б. Объектно-ориентированное конструирование программных систем. М.: Русская Редакция, Интернет-университет информационных технологий ИНТУИТ.ру, 2005.1232 с.

86. Мейерс С. Эффективное использование STL. СПб.: Питер, 2003.224 с.

87. Мельников А.О., Курушин А.А. Моделирование цифровых потоков радиосвязи в среде ADS/Ptolemy. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. 183 с.

88. Многопользовательская демодуляция как метод повышения пропускной способности системы подвижной связи третьего поколения / Зубарев Ю.Б., Трофимов Ю.К., Бакулин М.Г., Крейнделин В.Б. // Мобильные системы. М. 2001, № 6.

89. Моделирование механизма доступа в сети IEEE 802.11. / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, С.А. Филин, В.Б. Манелис, С.Н. Моисеев, М.С. Кондаков // Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 2006. Т. 2. С. 942-952.

90. Мойзер П. Анализ производительности в локальных беспроводных сетях. // Журнал сетевых решений/LAN. М. 2004. № 5.

91. Муттер В.М. Основы помехоустойчивой телепередачи информации. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 288 с.

92. Новое программное обеспечение для разработки многоплатформенных систем. // Новости электроники. М. 2005. № 5.

93. Норенков И.П. Системы автоматизированного проектирования: принципы построения и структура. Учебное пособие для втузов. М.: Высшая школа, 1986.127 с.

94. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. М.: Высшая школа, 1986. 304 с.

95. Оппенгейм Э. Применение цифровой обработки сигнала. Пер. с англ. Рязанцева A.M. М.: Мир, 1980. 550 с.

96. Определение координат мобильного абонента в городских условиях / А.Ю. Савинков, С.В. Фурсов, К.А. Зимовец, Ю.Н. Прибытков // Мобильные системы. М. 2003. № 10. С. 36-40.

97. Пашкеев С.Д., Минязов Р.И., Могилевский В.Д. Машинные методы оптимизации в технике связи. / Под ред. С.Д. Пашкеева. Учеб. Пособие для вузов. М.: Связь. 1976.272с.

98. Петренко А.И. Основы автоматизации проектирования. Киев: Техника, 1982.295 с.

99. Пинскер И.Ш. Принцип хаотизации и его применение при обработке наблюдений. Модели. Алгоритмы. Принятие решений. М.: Наука. 1979.251с.

100. Плаугер П. STL стандартная библиотека шаблонов С++. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 656 с.

101. Пол А. Объектно-ориентированное программирование на С++. СПб.: Бином, Невский Диалект, 2001. 464 с.

102. Поличной С.В., Савинков А.Ю., Каюков И.В. Имитационная модель канала связи по протоколу IEEE 802.11b // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005612158. Бюл. № 4, 2006. С. 120.

103. Поляков А.К. Языки VHDL и VERILOG в проектировании цифровой аппаратуры. М.: COJIOH-Пресс, 2003. 320 с.

104. Попов В.Б. Паскаль и Дельфи. Учебный курс. СПб.: Питер, 2005.576 с.

105. Потемкин В. Г. Вычисления в среде MATLAB. М.: Диалог-МИФИ, 2004. 720 с.

106. Прокис Дж. Цифровая Связь. Пер. с англ. М.: Радио и Связь, 2000. 797 с.

107. Пропускная способность сотовой беспроводной сети передачи данных WiMAX / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, С.А. Филин, С.Н. Моисеев, М.С. Кондаков // Мобильные системы. М. 2005. № 3. С. 18-21.

108. Пьянзин К. Оконная система XII. // Журнал сетевых решений/LAN. М. 1998. № 12.

109. Радченко Т.А., Радченко Ю.С. Теория вероятностей и математическая статистика. Воронеж: изд. Воронежского Государственного университета, 1998.240 с.

110. Рабинер JI., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. / Пер. с англ. АЛ. Зайцев, Э.Г. Назаренко, Н.Н. Тетекин / Под ред. Ю.Н. Александрова. М.: Мир, 1978. 848 с.

111. Радченко Ю.С., Савинков А.Ю. Исследование алгоритмов сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований (алгоритм GDCP). // Цифровая Обработка сигналов и ее применение: МНТК. Москва, 2000. С. 89-91.

112. Расчет порогов входа и выхода для соты локальной сети при вертикальном хэндовере. / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, С.Н. Моисеев, С.А. Филин, М.С. Кондаков // Радиолокация, навигация, связь: МНТК. Воронеж, 2006. Т. 2. С. 952-963.

113. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: / в 2-х кн. М.: Мир, 1986. 320 с.

114. Рихтер Дж. Windows для профессионалов: Создание эффективных Win32-npmK^eHHfi с учетом специфики 64-разрядной версии Windows. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2001. 752.

115. Родионов B.C., Савинков А.Ю., Кравченко Ю.В. Практические аспекты реализации биометрической защиты, основанной на клавиатурном почерке. // Информация и безопасность: Регион, науч.-техн. журнал. Воронеж. 2003. №2. С. 170-171.

116. Родионов B.C., Савинков А.Ю. Повышение помехоустойчивости системы сотовой связи с кодовым разделением каналов. // Информация и безопасность: Регион, науч.-техн. журнал. Воронеж. 2004. № 1. С. 86-87.

117. Родионов B.C., Савинков А.Ю. Алгоритм цифровой обработки сигналов адаптивной антенной решетки в системах множественного доступа. // Радиолокация, навигация, связь: 12 МНТК. Воронеж, 2006. Т. 2. С. 771-776.

118. Руссинович М., Соломон Д. Внутреннее устройство Microsoft Windows: Windows Server 2003, Windows XP и Windows 2000. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2005. 992 с.

119. Савинков А.Ю. Моделирование и оптимизация в САПР систем цифровой обработки сигналов: Монография. Воронеж: Издательство Воронежского государственного университета, 2006. 212 с.

120. Савинков А.Ю. Использование библиотек классов С++ для имитационного моделирования. // Цифровая обработка сигналов и ее применение: МНТК. М. 1999. Т.1. С. 217-233.

121. Савинков А.Ю. Синхронизация и верификация в имитационном моделировании. // Информационные технологии. М. 2004. № 3. С. 20-24.

122. Савинков А.Ю., Козыревский Д.Г. Использование технологии объектно-ориентированного программирования при имитационном моделировании. // Беспроводные системы телекоммуникаций: МНТК. Воронеж, 2000. С. 111-114.

123. Савинков А.Ю. Визуализация и экспресс-анализ результатов в имитационном моделировании // Системы управления и информационные технологии. М. 2004. № 5. С 88-90.

124. Савинков А.Ю., Фефилов И.И. Использование аппаратных ускорителей на сигнальном процессоре в имитационном моделировании. // Системы управления и информационные технологии. М. 2006. № 1. С. 7476.

125. Савинков А.Ю. Моделирование на ЭВМ нестационарного канала распространения сигнала. // Системы управления и информационные технологии. М. 2006. № 1. С. 76-84.

126. Савинков А.Ю. Реализация имитационной модели дисперсионного канала распространения сигнала. // Системы управления и информационные технологии. М. 2004. № 2. С. 102-104.

127. Савинков А.Ю. Численная оптимизация параметров на С++. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: Журнал практ. и теоретической биологии и медицины. М. 2006. № 1. С. 154-158.

128. Савинков А.Ю. Реализация распределенных вычислений для имитационного моделирования. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: Журнал практ. и теоретической биологии и медицины. М. 2006. № 1. С. 159-163.

129. Савинков А.Ю. Алгоритм квазиоптимального приема ШПС сигнала в условиях пространственно-сосредоточенных помех // Теория и техника радиосвязи: Науч.-техн. сб. Воронеж: ВНИИС, 1998. Вып. 2. С. 4955.

130. Савинков А.Ю., Манелис В.Б, Карпитский Ю.Е. Итеративный алгоритм квазикогерентного приема фазоманипулированных сигналов // Беспроводные системы телекоммуникаций: материалы МНТК. Воронеж, 2000. С. 111-114.

131. Савинков А.Ю. Моделирование многолучевого приема с решающей обратной связью в прямом канале UMTS // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610688. Бюл. № 1, 2000. С. 94.

132. Савинков А.Ю. Моделирование многолучевого приема сигнала с компенсацией влияния лучей // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610687. Бюл. № 1, 2000. С. 93-94.

133. Савинков А.Ю. Моделирование многолучевого канала распространения сигнала // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610685. Бюл. № 1, 2000. С. 91-92.

134. Савинков А.Ю. Программный комплекс для моделирования на ЭВМ устройств цифровой обработки сигналов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 990749. Бюл. № 1, 2000. С. 2122.

135. Савинков А.Ю. Модуль численной оптимизации // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004611489. Бюл. №3,2004. С. 157.

136. Савинков А.Ю. Оптимизация разрядности представления данных при цифровой обработке сигнала // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005612155. Бюл. № 4, 2006. С. 119.

137. Савинков А.Ю., Поличной С.В. Библиотека матричных расчетов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003611292. Бюл. № 3, 2003. С. 153.

138. Савинков А.Ю. Моделирование многолучевого приема в обратном канале системы IS-95 // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610683. Бюл. № 4,2000. С. 90.

139. Савинков А.Ю. Моделирование квазикогерентного приема с одновременным временным слежением в обратном канале системы IS-95 // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2000610684. Бюл. № 1, 2000. С. 90-91.

140. Савинков А.Ю. Реализация отладочных точек в программах цифровой обработки сигнала // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005612156. Бюл. № 4,2006. С. 119.

141. Связь с подвижными объектами в диапазоне СВЧ / под ред. У.К. Джейкса. / Пер. с англ. под ред. М.С. Ярлыкова и М.В. Чернякова. М.: Связь, 1979. 520 с.

142. Сизиков B.C. Устойчивые методы обработки результатов измерений. Учебное пособие. СПб.: СпецЛит, 1999. 240 с.

143. Солдатов В.П. Программирование драйверов Windows М.: ООО "Бином-Пресс", 2004.480 с.

144. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998. 319 с.

145. Солонина А., Улахович Д., Яковлев Л. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. СПб.: БВХ-Питербург, 2001. 464 с.

146. Сорокина С.И., Тихонов А.Ю., Щербаков А.Ю. Программирование драйверов и систем безопасности: Учеб. пособие. СПб.: БХВ-Петербург, М.: Издатель Молгачева С.В., 2003. 256 с.

147. Спектральная обработка режектированного многолучевого широкополосного сигнала / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, В.М. Усачев, Н.И. Щукин // Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация: ВНТК. Воронеж, 1997. Т.1. С. 540-547.

148. Специализированный процессор для выполнения быстрого преобразования Фурье и обработки сигналов СПФ СМ. Рекламные материалы. М.:ИНЭУМ, 1984.

149. Справочник по прикладной статистике в 2-х т. / под ред. Ллойда Э., Ледермана У. / Пер. с англ. под ред. Ю.Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989. Т. 1.510 с.

150. Сравнение характеристик многопользовательского приема в условиях синхронной и асинхронной моделей распространения сигнала /

151. А.В. Гармонов, Е.В. Гончаров, В.Б. Манелис, А.Ю. Савинков // Беспроводные системы телекоммуникаций: МНТК. Воронеж, 2000. С. 143-147.

152. Стандарт IEEE 802.16: История создания и перспективы развития. / А.В. Гармонов, С.А. Филин, С.Н. Моисеев, М.С. Кондаков // Мобильные Системы. М. 2005. № 6. С. 40-45.

153. Стешенко В.Б. ПЛИС фирмы Altera: проектирование устройств обработки сигналов. М.: ДОДЭКА, 2000.126 с.

154. Столингс В. Операционные системы. / Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. 848 с.

155. Страуструп Б. Язык программирования С++. М.: BINOM, СПб.: Невский Диалект, 1999. 991 с.

156. Технический обзор стандарта IEEE 802.16. / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, С.А. Филин, С.Н. Моисеев, М.С. Кондаков // Мобильные системы. М. 2005. № 11. С 16-24.

157. Технология OFDM и варианты множественного доступа на ее основе. / А.В. Гармонов, А.Ю. Савинков, С.А. Филин, С.Н. Моисеев, М.С. Кондаков // Мобильные системы. М. 2005. № 10. С. 12-18.

158. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и Связь, 1983.320 с.

159. Тихонов В.И., Харисов В.И. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь, 1991. 608 с.

160. Токхайм Р. Микропроцессоры: Курс и упражнения / Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1987. 338 с

161. Топп У, Форд У. Структуры данных в С++. / Пер. с англ. М.: Бином, 1999. 816 с.

162. Трифонов А.П., Шинаков Ю.С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. М.: Радио и Связь, 1986. 264 с.

163. Троелсен Э. С# и платформа .NET. Библиотека программиста. Пер. с англ. СПб.: Питер, 2006. 800 с.

164. Труб И.И. Объектно-ориентированное моделирование на С++: Учебный курс. СПб.: Питер, 2005. 416 с.

165. Трухильо С. Графика для Windows средствами DirectDraw. / Пер. с англ. СПб.: Питер Ком, 1998. 313 с.

166. Турин Дж.Л. Введение в широкополосные методы борьбы с многолучевостью распространения радиосигналов и их применение в городских системах цифровой связи. // ТИИЭР. М. 1980. №3.

167. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М, 1998. 528 с.

168. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989.440 с.

169. Фосс С.Г., Чернова Н.И. Об оптимальности дисциплины FCFS в многоканальных системах и сетях обслуживания. // Сибирский математический журнал. Новосибирск. 2001. № 2. С. 434-450.

170. Хилл Ф. OpenGL. Программирование компьютерной графики. СПб.: Питер, 2002.1088 с.

171. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.534 с.

172. Хэмминг Р.В. Цифровые фильтры. М.: Недра, 1987.

173. Цифровой процессор обработки сигналов TMS32010 и его применение. Под ред. А.А. Ланнэ. Л.: ВАС, 1990.296 с.

174. Цифровые радиоприемные системы: Справочник. / М.И. Жод-зишский, Р.Б. Мазепа, Е.П. Овсянников и др. / Под ред. М.И. Жодзишско-го. М.: Радио и Связь, 1990. 208 с.

175. Чан Т. Системное программирование на С++ для UNIX. / Пер с англ. Киев: Издательская группа BHV, 1999. 592 с.

176. Черный Ф.Б. Распространение радиоволн. М.: Советское Радио, 1972. 464 с.

177. Черных И.В. Simulink. Среда создания инженерных приложений. М.: Диалог-МИФИ, 2004. 496 с.

178. Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Прикладные методы статистического моделирования. Л.: Машиностроение, 1986. 320 с.

179. Шефферд Дж., Круглински Д.Д. Программирование на Microsoft Visual С++ .NET. / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2005. 928 с.

180. Широкополосные беспроводные сети передачи информации / В.М. Вишневский, А.И. Ляхов, С.Л. Портной, И.В. Шахнович. М.: Техносфера, 2005 г. 592 с.

181. Шнайдер Д. OpenGL. Официальный справочник. Киев: Диасофт, 2002. 512 с.

182. Щукин Н.И., Савинков А.Ю. Оптимизация временного дискриминатора широкополосного сигнала при частотной режекции спектра. // Теория и техника радиосвязи: Науч.-техн. сб. Воронеж: ВНИИС, 1995. Вып. 1.С. 111-116.

183. Щукин Н.И., Савинков А.Ю. Оптимизация выделения несущей в широкополосных системах с частотной режекцией спектра сигнала. // Теория и техника радиосвязи: Науч.-техн. сб. Воронеж: ВНИИС, 1995. Вып. 2. С. 111-116.

184. Щукин Н.И., Савинков А.Ю., Усачев В.М. Оценивание фазы несущей режектированных широкополосных сигналов // Радио и волоконно-оптическая связь, локация и навигация: ВНТК. Воронеж, 1997. Т.1. С. 533-539.

185. Юань Ф. Программирование графики для Windows. СПб.: Питер, 2002. 1072 с.

186. Ярославский Л.П. Обработка изображений в медицинской интроскопии // Цифровая оптика в медицинской интроскопии. М.:ИППИ РАН, 1992. С. 4-17.

187. Alamouti S. M. A simple transmitter diversity scheme for wireless communications. // IEEE J. Selec. Areas Commun. 1998, vol. 16, oct. pp. 14511458.

188. Channel models for HIPERLAN/2 in different indoor scenarios // European Telecommunications Standards Institute, Sophia-Antipolis, Valbonne, France, Norme ETSI, doc. 3ERI085B, 1998.

189. Dent P., Bottomley G. E., Groft T. Jakes Fading Model Revisited // Electronics Letter 24th June 1993 Vol. 29 No 13. pp. 1162-1163.

190. Driessen P., Foschini G.J. On the capacity formula for multiple input multiple output wireless channels: A geometric interpretation. // IEEE Trans, on Communications. 1999, vol. 47, no. 2. pp. 173-176.

191. Experimental investigation of correlation properties of MIMO radio channels for indoor picocell scenario / Kermoal J.P., Schumacher L., Mogensen P.E., Pedersen K.I. // IEEE VTC2000 Fall, Boston. 2000, vol. 1, Sept. pp. 14-21.

192. Foschini G.J. Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multi-element antennas // Bell Labs Tech. J., Autumn 1996. pp. 41-59.

193. Johannesson R, Zigangirov K.Sh. Fundamentals of convolutional coding. The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., New York, 1999.428 pp.

194. Hawkins B. Preventative Programming Techniques: Avoid and Correct Common Mistakes. Charles River Media, 2003. 322 pp.

195. IEEE 802.16.3c-01/30rl. Traffic Model for 802.16 TG3 MAC/PHY Simulations. IEEE 802.16 Broadband Wireless Access Working Group, 2001.

196. Kaplan E.D. Understanding GPS: Principles and Applications. -Artech House, 1996. 726 pp.

197. Lay D.C. Linear algebra and its applications, 3rd ed. New York: Addison Wesley, 2003.492 pp.

198. Liberti J.C. Rappaport T.S. Smart Antennas for Wireless Communications. New Jersey: Prentice Hall PTR, 1999. 376 pp.

199. Lin S., Costello D.J. Error control coding: fundamentals and applications. Upper Saddle River, New Jersey, Pearson Prentice Hall, 2004. 1260 pp.

200. Liu H., Li G. OFDM-Based Broadband Wireless Networks. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005. 251 pp.

201. Oppenheim A.V., Schafer R.W. Discrete-Time Signal Processing New Jersey: Prentice-Hall, 1989. 879 pp.

202. Overview of spatial channel models for antenna array communication systems / Etrel R.B., Cardieri P., Sowerby K.W., Rappaport T.S., Reed J.H. // IEEE Trans. Pers. Commun., 1998, vol. 41, feb. pp. 10-22.

203. Physical Layer Standard for cdma2000 Spread Spectrum Systems Release C. // 3GPP2 C.S0002-C, Version 1.0, 2002.

204. Rabiner L, Juang B. Fundamentals of Speech Recognition. NJ.: Prentice Hall PTR, 1993. 507 p.

205. Rahnema M. Overview of the GSM system and protocol architecture. // IEEE Communications Magazine. Apr. 1993. pp. 92-100.

206. Rec. ITU-R TG8-1, Guideline for evaluation of radio transmission technologies for IMT-2000.1997, Rec. M.1225.

207. Roche T. Essential SourceSafe. Hentzenwerke Publishing, 2001. 2281. P

208. RPC: Remote Procedure Call Protocol Specification. Sun Microsystems, Inc., 1988.

209. RPC: Remote Procedure Call Protocol Specification Version 2. Sun Microsystems, Inc., 1995.

210. Seybold J.S. Introduction to RF Propagation. Wiley-Interscience, 2005.352 р.

211. SigLib. Signal Processing Library. Function Reference Manual, v. 7.00, 23.10.2005. //Leicestershire: Numerix Ltd., 2005.

212. Sousa E.S., Jovanovic V.M., Daigneault C. Delay Spread Measurements for the Digital Cellular Channel in Toronto. // IEEE Trans, on Veh. Tech. 1994, vol. 43, no. 4. pp. 1-11.

213. Stuber G.L. Principles of Mobile Communication. Boston, MA: Kluwer Academic Press, 1996. 665 pp.

214. System Design with SystemC / Grottker T, Liao S, Martin G, Swan S. Boston/Dordrech/London: Kluwer Academic Publishers, 2002. 240 pp.

215. Terry J., Heiskala J. OFOM Wireless LANs: A Theoretical and Practical Guide. Indianapolis: SAMS, 2005. 315 pp.

216. TIA/EIA Standard: Recommended Minimum Performance Standards for Base Stations Supporting Dual-Mode Wideband Spread Spectrum Cellular Mobile Stations. TIA/EIMS-97-A, 1996.

217. TIA/EIA Standard: Recommended Minimum Performance Standards for Dual-Mode Spread Spectrum Mobile Stations. TIA/EIA-98-C, 1999.

218. Turin G.L. Communication through noisy, random-multipath channels. // IRE Nat. Conv. Rec. 1956, pt. 4. pp. 154-166.

219. Van Nee R. Prasad R. OFDM for Wireless Multimedia Communications. Boston, London: Artech House, 2000. 260 pp.

220. Verdu S. Recent progress in multiuser detection // Advances in Communications and Signal Processing. New York: Springer-Verlag, 1989. pp. 27-38.

221. Viterbi A.J. Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm // IEEE Transaction on Information Theory. 1967, Vol. IT-13, №. 4. pp. 260-269.